• Español
    • English
  • Español 
    • Español
    • English
  • Login
BIBLIOTECA
ColeccionesPolíticasContacto
Ver ítem 
  •   Repositorio Digital UTDT
  • Tesis
  • Universidad Torcuato Di Tella
  • Escuela de Negocios
  • Master in Management + Analytics
  • Ver ítem
  •   Repositorio Digital UTDT
  • Tesis
  • Universidad Torcuato Di Tella
  • Escuela de Negocios
  • Master in Management + Analytics
  • Ver ítem
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Predicción de la demanda y optimización de la distribución de efectivo en sucursales bancarias

Thumbnail
Ver:
MiM_Maqueda_2021.pdf (1.337Mb)
Metadatos:
Mostrar el registro completo del ítem
Autor/es:
Maqueda, Tomás
Fecha:
2021
Resumen
En esta tesis, se analiza la problemática de distribución del dinero en efectivo entre las sucursales de una entidad financiera. Vemos que hoy tanto el traslado del dinero en efectivo, como el inmovilizado en las sucursales, generan un costo económico y financiero respectivamente. Los costos económicos de distribución del efectivo representan un 8% de los gastos totales de la entidad financiera, una porción representativa. Lo primero que debemos hacer para dimensionar el abastecimiento a las sucursales es saber cuál será la demanda de efectivo. Se investigó que existen otros artículos que estudian la previsibilidad de efectivo en los cajeros automáticos (ATMs). Sin embargo, Argentina cuenta con un 50% de economía informal, lo que promueve un alto flujo de caja en los cajeros de atención personalizada. En este sentido, muchas veces los outliers de demanda son acordados entre los clientes y los gerentes de sucursal para poder programar mejor los pedidos de remesas. En la sección de relevamiento del proyecto, se contactaron empleados de distintas áreas de la entidad para entender y diagnosticar como hoy son los procesos, y cuáles son sus puntos de dolor. También, se consultaron estudios predictivos anteriores, en los que llegaron a la conclusión de que el poder predictivo de cada sucursal es bastante bueno. Se hicieron análisis exploratorios de datos para dimensionar cada una de las variables, y se entrenaron modelos predictivos para pronosticar la demanda y compararla con los pronósticos actuales. Con la demanda ya conocida, se desarrolló un modelo de programación entera para minimizar los costos. Los resultados del modelo fueron satisfactorios para la organización por lo que seguramente esta tesis se utilizará internamente por la entidad estudiada. Dentro de la propuesta a la organización, también se planteará crear un equipo de Analytics multidisciplinario para el mantenimiento y la ejecución de estos modelos, cuyos perfiles combinen la visión tanto de eficiencia en operaciones como la de servicio al cliente.
URI:
https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11584
Colecciones:
  • Master in Management + Analytics


Página de ayuda al investigador
Horarios de atención
Campus Alcorta
Av. Figueroa Alcorta 7350 (C1428BCW)
Sáenz Valiente 1010 (C1428BIJ)
Ciudad de Buenos Aires, Argentina
P: (54 11) 5169 7000

 

 



Página de ayuda al investigador
Horarios de atención
Campus Alcorta
Av. Figueroa Alcorta 7350 (C1428BCW)
Sáenz Valiente 1010 (C1428BIJ)
Ciudad de Buenos Aires, Argentina
P: (54 11) 5169 7000